李成立,吕俊伟,刘 亮,王佩飞

(海军航空大学,山东 烟台 264001)

1 引 言

红外成像系统因为信噪比高、探测能力强以及结构简单等因素,被广泛应用到红外制导导弹和红外光电载荷上。但由于焦平面阵列各个探测单元的响应存在非均匀性,所以在相同辐射条件下会产生固定图案噪声,严重影响红外成像的质量[1]。而且,当温度或者其他环境条件改变时,剩余非均匀性会随着时间发生缓慢的漂移[2]。所以在红外制导导弹和红外光电载荷使用之前要先对其成像系统进行非均匀性校正(nonuniformity correction,NUC)。

基于场景的非均匀性校正可以解决时间漂移的问题[3],但当场景保持静止或者帧间位移不足时,会把场景当作非均匀性噪声进行校正,当场景再次运动时,图像上就会产生“鬼影”。文献[4]中指出对图像边缘像素估计不准确是“鬼影”产生的原因,并根据该分析提出基于边缘信息指导的自适应非均匀性校正算法(edge directed neural network nonuniformity correction,ED-NN-NUC),但该方法依赖对边缘提取的准确性。文献[5]中提出的空域低通时域高通算法(space low-pass and temporal high-pass filter,SLTH),只对图像高频部分进行处理,降低了低频部分场景信息对校正系数的影响,有效地抑制了“鬼影”。但是算法对边缘和非均匀性噪声的区分依赖于阈值的大小。文献[6]中提出基于双边滤波器的时域高通滤波算法(bilateral filter-based temporal high-pass filter,BFTH),对“鬼影”的抑制效果较为明显,但当场景中出现运动速度较慢的高亮度区域时,校正系数会出现错误的更新,使得“鬼影”现象依然存在,降低了算法的校正精度。

基于相邻两帧红外图像之间差别较小,结合帧间配准技术,本文提出了一种基于图像配准的非均匀性校正算法。……